全球最为严重的生态环境问题之一——土地荒漠化，严重威胁我国生态安全，制约社会经济可持续发展。荒漠化评价是土地退化研究的重要内容，是干旱区环境监测的一个主要任务。本研究针对一些荒漠化评价指标无法通过遥感手段直接获取，且简单目视判读或直接分类等评价方法主观性强的问题，提出一种基于遥感与主成份分析相结合的荒漠化现状综合评价方法。首先，选取黄河流域典型荒漠化区域作为研究区，以Landsat ETM+影像为数据源。在影像辐射校正基础上进行743假彩色合成，根据沙丘纹理和植被盖度情况进行目视判读选出重度荒漠化区域，并布设样地作为先验数据。第二，综合考虑评价指标的代表性、全面性、差异性、客观性和遥感影像自动提取的可操作性，筛选出与土壤和植被特性密切相关的环境因子作为荒漠化评价指标，并依据研究区荒漠化特性选取适当的方法进行指标遥感反演。第三，对样地指标反演数据进行主成份分析。根据主成份贡献率和累计贡献率进行主成份筛选作为新的评价因子，并以特征值为权重将评价因子加权求和，建立荒漠化综合评价模型。最后，根据综合评价模型计算研究区每一个像元的荒漠化值，通过均值距离法得到荒漠化程度分布图。采用基于地面感兴趣区的方法进行精度检验及误差分析，总体评价精度达到88.96%，分级结果较令人满意。本研究选取的荒漠化评价因子均是遥感手段直接获取，综合反映土壤、植被信息，减少了野外调查的工作量；同时，综合评价模型是对样本数据统计计算得到的评价因子和加权系数，是一种客观赋权，解决了目视解译等主观性强的问题。